Kursbeschreibung
Viele KI-Prototypen scheitern, sobald sie in eine echte Anwendung müssen: Ausgaben sind nicht stabil, Kosten laufen aus dem Ruder, Latenzen frustrieren Nutzerinnen und Nutzer, und im Betrieb fehlen Messwerte. Dieses Seminar gibt dir ein praxistaugliches Integrationsmuster, mit dem du KI-APIs zuverlässig in Produkte einbettest. Du startest mit der Auswahl eines Use Cases und definierst Erfolgskriterien, die du später evaluieren kannst. Danach baust du das Fundament: Authentifizierung (API Keys, OAuth, Service Accounts), Secret-Handling inklusive Rotation sowie Schutz vor Rate-Limit-Problemen und Budget-Überraschungen. Im Prompting-Teil entwickelst du System-Policies, die Verhalten eingrenzen, und arbeitest mit Prompt-Templates, die du versionierst und testest. Du trainierst, strukturierte Outputs wie JSON zu erzeugen und mit Validierung, Fehlertoleranz und klaren Fallbacks zu kombinieren, damit nachgelagerte Systeme stabil bleiben. Als nächstes kommt RAG: Du verstehst die Rolle von Embeddings und Vektorsuche, wählst passende Chunking-Strategien und nutzt Metadaten, um Trefferqualität und Transparenz zu verbessern. Mit Tool-Calling bringst du KI in Prozessketten, definierst Tools, orchestrierst Abläufe und setzt Retries sowie Idempotenz ein, um Nebenwirkungen zu kontrollieren. Abschließend optimierst du UX und Performance über Streaming, Timeouts und Abbruchlogik und etablierst Betriebssicherheit: Logging, Tracing, Monitoring, Alerts sowie Evaluation mit Golden Sets und Regression. Sicherheitsaspekte wie Prompt Injection, Data Leakage und PII werden durchgängig mitgedacht, damit dein KI-Feature nicht nur funktioniert, sondern verantwortbar bleibt.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-APIs mit Keys, OAuth und Service Accounts absichern
- RAG mit Embeddings, Chunking und Quellen sauber aufbauen
- Prompts, Policies und JSON-Ausgaben robust gestalten
- Tool-Calling für Workflows und Retries gezielt einsetzen
- Streaming, Timeouts und Fallbacks für bessere UX planen
- Kosten, Rate Limits und Quotas im Betrieb kontrollieren
- Prompt Injection, Data Leakage und PII zuverlässig absichern
- Monitoring, Tracing und Evaluation für KI-Features aufbauen
Zielgruppe
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die KI-APIs in Anwendungen integrieren
- IT-Architektinnen und IT-Architekten, die Integrationsmuster und Betrieb absichern
- Product Ownerinnen und Product Owner, die KI-Features planbar liefern wollen
- Engineering Leads, die Qualität, Kosten und Risiken steuern
- Für alle, die aus einer KI-API ein belastbares Produkt-Feature bauen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Web-APIs (HTTP, JSON) und typischen Backend-Abläufen.
- Erste Erfahrung mit Softwareprojekten oder Produktanforderungen ist hilfreich.
Kursinhalte
- Authentifizierung, Keys und Zugriffsschutz
- API Keys, OAuth und Service Accounts einordnen
- Secret-Handling und Rotation
- Rate Limits, Quotas und Kostenkontrolle
- Prompting, System-Policies und Output-Formate
- System- und Developer-Instructions sauber trennen
- Strukturierte Ausgaben (JSON) und Validierung
- Prompt-Templates und Versionierung
- RAG-Grundlagen: Wissen anbinden statt raten
- Embeddings und Vektorsuche verstehen
- Chunking, Metadaten und Quellen
- Antworten mit Zitaten und Nachvollziehbarkeit
- Tool-Calling und Workflows
- Funktionen als Tools definieren
- Fehlerfälle, Retries und Idempotenz
- Orchestrierung: Sequenzen, Zustände, Übergaben
- Streaming, Latenz und UX
- Token-Streaming und Abbruchlogik
- Timeouts, Backoff und Fallbacks
- UX-Muster für Chat und Formulare
- Qualität, Sicherheit und Betrieb
- Evaluation: Golden Set, Regression, A/B
- Prompt Injection, Data Leakage, PII
- Logging, Tracing, Monitoring und Alerts
